機(jī)器換人浪潮之后，信息化革命愈演愈烈，機(jī)器設(shè)備、人和產(chǎn)品等制造元素不再是獨(dú)立的個(gè)體，它們通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)緊密聯(lián)系在一起，實(shí)現(xiàn)更協(xié)調(diào)和高效的制造系統(tǒng)。利用云計(jì)算可以儲(chǔ)存大量的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)機(jī)器狀態(tài)監(jiān)測(cè)、生產(chǎn)分析、產(chǎn)品預(yù)測(cè)評(píng)估等功能，這也就是德國(guó)所提出的工業(yè)4.0模式。

當(dāng)前制造業(yè)的轉(zhuǎn)型可以看作是自動(dòng)化升級(jí)和信息技術(shù)的融合提升，這不僅僅是自動(dòng)化和機(jī)器換人，我們更希望工廠能實(shí)現(xiàn)自主化決策，靈活生產(chǎn)出多樣化的產(chǎn)品，并能快速應(yīng)對(duì)更多的市場(chǎng)變化。

人工智能和制造系統(tǒng)的結(jié)合將是必然的，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、認(rèn)知分析等算法模型，可以提升工廠控制管理系統(tǒng)的能力，實(shí)現(xiàn)所謂的智能制造，才能使企業(yè)在今天競(jìng)爭(zhēng)激烈的環(huán)境獲得更好的優(yōu)勢(shì)。

德國(guó)人工智能研究中心科學(xué)董事漢斯·烏思克爾特教授在“2018年中新人工智能高峰論壇”指出，工業(yè)4.0時(shí)代的智能制造可以分為三個(gè)層次，第一個(gè)也是最核心的部分是智能工廠，第二個(gè)是智能運(yùn)行服務(wù)，第三個(gè)是智能制造支持服務(wù)。

智能制造核心是智能工廠

整個(gè)智能制造過程主要圍繞著智能工廠展開，而人工智能在智能工廠中發(fā)揮著重要的作用。物聯(lián)網(wǎng)將所有的機(jī)器設(shè)備連接在一起，例如控制器、傳感器、執(zhí)行器的聯(lián)網(wǎng)，然后，AI就可以分析傳感器上傳的數(shù)據(jù)，這就是智能制造的核心。

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)和實(shí)體系統(tǒng)將緊密聯(lián)系在一起，也就是物聯(lián)網(wǎng)將生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)的處理器、傳感器連接起來，使得機(jī)器人之間可以進(jìn)行通信，可以互相溝通，而機(jī)器和人的工作將不再會(huì)嚴(yán)格分工，未來制造系統(tǒng)把人和機(jī)器融合在一起。

數(shù)字雙胞胎是重要的角色，智能制造的整個(gè)流程都有一個(gè)數(shù)字孿生模型，系統(tǒng)里包括了現(xiàn)實(shí)世界的任何東西，可以是應(yīng)用或者操作指南手冊(cè)等。系統(tǒng)可以靈活地進(jìn)行產(chǎn)品生產(chǎn)配置，例如根據(jù)產(chǎn)品需求給機(jī)器下指令，讓機(jī)器做哪些事情等。

此外，智能制造系統(tǒng)里還有人機(jī)交互，即人和機(jī)器人之間的互動(dòng)。還有用人工智能驅(qū)動(dòng)、優(yōu)化產(chǎn)品和流程等。工廠需要做一些預(yù)測(cè)性維護(hù)或者是預(yù)測(cè)機(jī)器的能耗等等，越來越多的這些功能都可以在智能工廠里實(shí)現(xiàn)。

智能運(yùn)行提升工廠的效益

除了單純生產(chǎn)之外，智能系統(tǒng)還有提供運(yùn)行的服務(wù)。例如公司內(nèi)部移動(dòng)出行管理，以及智能物流、智能建筑、智能產(chǎn)品和智能電網(wǎng)等。通過數(shù)字化又胞胎，可以把整個(gè)流程的所有元素起先編碼，包括了產(chǎn)品特點(diǎn)、手冊(cè)等進(jìn)行編碼。

有了這種信息化系統(tǒng)，管理者可以輕松了解到實(shí)體對(duì)象的實(shí)際情況，可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行合理的安排和調(diào)度，使得工廠能以最低的能耗下運(yùn)行，并獲得很好的生產(chǎn)效率，或者是更好地滿足客戶交付的要求。

字化雙胞胎本身是非常復(fù)雜的內(nèi)容，目前在很多地方還不夠用，比如培訓(xùn)、供應(yīng)商、合作伙伴服務(wù)等等，這些功能還需要重新設(shè)計(jì)完善。

大數(shù)據(jù)分析支撐智能制造

未來工廠將通過數(shù)據(jù)分析為產(chǎn)品提供優(yōu)化建議，但實(shí)際上大部分?jǐn)?shù)據(jù)都來自于企業(yè)外部，例如來自客戶的反饋數(shù)據(jù)。充分的數(shù)據(jù)才能得到準(zhǔn)確的洞察，所以數(shù)據(jù)還包括很多外部相關(guān)領(lǐng)域，比如合作伙伴和供應(yīng)商等，因?yàn)樗麄兲峁┝肆悴考４送猓髽I(yè)可以從監(jiān)管當(dāng)局了解一些認(rèn)證、規(guī)范和法律要求等，以及媒體、投資商和股東，還有競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手等。如果企業(yè)不關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，很有可能有一天會(huì)被趕超。

在設(shè)計(jì)一個(gè)產(chǎn)品的時(shí)候，要計(jì)劃這個(gè)生產(chǎn)什么時(shí)候上市，那么，這不僅僅是需要內(nèi)部的數(shù)據(jù)，還需要外部的數(shù)據(jù)。制造商必須要了解其的服務(wù)供應(yīng)商、合作伙伴等，知道他們的情況是怎么樣的。所以，智能工廠內(nèi)部數(shù)據(jù)需要與外部數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)合，這是一個(gè)很大的挑戰(zhàn)。

外部數(shù)據(jù)會(huì)遇到數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的問題，因?yàn)楹献骰锇榛蛘吖?yīng)商給到的數(shù)據(jù)可能是非結(jié)構(gòu)性的，有些是用語言來描述產(chǎn)品，并不是表格或者文字來體現(xiàn)。所以要將非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)結(jié)合在一起。工廠內(nèi)部大部份數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化的，例如用攝像頭拍下產(chǎn)品照片、語音等。

如果要解決這些問題，就要管理好客戶關(guān)系，把供應(yīng)鏈變得更智能化。這些智能意味著整個(gè)制造過程的參與對(duì)象都要互聯(lián)互通，使用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)，獲取更多商業(yè)情報(bào)。當(dāng)然，還可以使用AI來幫助企業(yè)優(yōu)化整個(gè)流程。